Regularizacija u kontekstu mašinskog učenja je važna tehnika koja se koristi za poboljšanje performansi generalizacije modela, posebno kada se radi o visokodimenzionalnim podacima ili složenim modelima koji su skloni prenamjenjivanju. Preopterećenje se dešava kada model nauči ne samo osnovne obrasce u podacima o obuci, već i buku, što rezultira lošim performansama na nevidljivim podacima. Regularizacija uvodi dodatne informacije ili ograničenja u model kako bi se spriječilo prekomjerno uklapanje kažnjavanjem previše složenih modela.
Osnovna ideja koja stoji iza regularizacije je da se u funkciju gubitka uključi termin kazne koju model pokušava minimizirati. Ovaj kazneni termin obeshrabruje model od uklapanja buke u podatke o obuci namećući trošak složenosti, koji se obično mjeri veličinom parametara modela. Na taj način, regularizacija pomaže u postizanju ravnoteže između dobrog uklapanja podataka obuke i održavanja sposobnosti modela da se generalizira na nove podatke.
Postoji nekoliko vrsta tehnika regularizacije koje se obično koriste u mašinskom učenju, a najzastupljenije su L1 regularizacija, L2 regularizacija i napuštanje. Svaka od ovih tehnika ima svoje karakteristike i primjenu.
1. L1 Regularizacija (Laso regresija): L1 regularizacija dodaje kaznu jednaku apsolutnoj vrijednosti veličine koeficijenata funkciji gubitka. Matematički se može predstaviti kao:
gdje je izvorna funkcija gubitka,
je parametar regularizacije, i
su parametri modela. Efekat L1 regularizacije je da ima tendenciju da proizvodi retke modele, što znači da dovodi neke od koeficijenata na nulu, efikasno obavljajući selekciju karakteristika. Ovo može biti posebno korisno kada se radi sa visokodimenzionalnim podacima gdje mnoge karakteristike mogu biti irelevantne.
2. L2 Regularizacija (Ridge Regresija): L2 regularizacija dodaje kaznu jednaku kvadratu veličine koeficijenata funkciji gubitka. Matematički se izražava kao:
L2 regularizacija obeshrabruje velike koeficijente tako što kažnjava njihove kvadratne vrijednosti, što dovodi do ravnomjernije raspoređenog skupa pondera. Za razliku od L1, L2 regularizacija ne proizvodi rijetke modele, jer ne prisiljava koeficijente da budu točno nula, već ih održava malim. Ovo je posebno korisno za izbjegavanje preopterećenja kada sve karakteristike imaju neku relevantnost.
3. Regulacija elastične mreže: Elastic Net kombinuje i L1 i L2 regularizaciju. Posebno je koristan u situacijama kada postoji više koreliranih karakteristika. Kazna Elastic Net je linearna kombinacija kazni L1 i L2:
Podešavanjem parametara i
, Elastic Net može uravnotežiti prednosti i L1 i L2 regularizacije.
4. Odustajanje: Dropout je tehnika regularizacije posebno dizajnirana za neuronske mreže. Tokom treninga, ispadanje nasumično postavlja dio čvorova (neurona) u sloju na nulu pri svakoj iteraciji. Ovo sprečava da se mreža previše oslanja na bilo koji pojedinačni čvor i potiče mrežu da nauči robusnije karakteristike. Napuštanje je posebno efikasno u modelima dubokog učenja gdje je prekomjerno prilagođavanje čest problem zbog velikog broja parametara.
5. Rano zaustavljanje: Iako nije tehnika regularizacije u tradicionalnom smislu, rano zaustavljanje je strategija za sprečavanje prekomernog prilagođavanja zaustavljanjem procesa obuke kada performanse na setu za validaciju počnu da degradiraju. Ovo je posebno korisno u iterativnim metodama kao što je gradijentno spuštanje gdje se model stalno ažurira.
Regularizacija je neophodna u mašinskom učenju jer omogućava modelima da rade dobro na nevidljivim podacima kontrolišući njihovu složenost. Izbor tehnike regularizacije i podešavanje njenih parametara ( za L1 i L2, stopa napuštanja za napuštanje) su važne i često zahtijevaju eksperimentisanje i unakrsnu validaciju kako bi se postigli optimalni rezultati.
Na primjer, razmotrite model linearne regresije obučen na skupu podataka s mnogo karakteristika. Bez regularizacije, model bi mogao dodijeliti velike težine nekim karakteristikama, vrlo blisko uklapajući podatke o obuci, ali ima slab učinak na podacima testa zbog prevelikog prilagođavanja. Primjenom L2 regularizacije, model se potiče na ravnomjerniju distribuciju težine, što potencijalno dovodi do bolje generalizacije novih podataka.
U drugom scenariju, neuronska mreža obučena na podacima slike mogla bi se preklopiti pamćenjem specifičnih obrazaca u slikama za obuku. Primjenom ispadanja, mreža je prisiljena da nauči više općih karakteristika koje su korisne na različitim slikama, poboljšavajući svoje performanse na nevidljivim podacima.
Regularizacija je fundamentalni koncept u mašinskom učenju koji pomaže u sprečavanju prekomernog prilagođavanja dodavanjem kazne za složenost funkciji gubitka modela. Kontrolom složenosti modela, tehnike regularizacije kao što su L1, L2, Elastic Net, napuštanje i rano zaustavljanje omogućavaju bolju generalizaciju na nove podatke, čineći ih nezamjenjivim alatima u alatima praktičara mašinskog učenja.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ono što je jezik programiranja za mašinsko učenje je samo Python
- Kako se mašinsko učenje primjenjuje u svijetu nauke?
- Kako odlučujete koji algoritam mašinskog učenja ćete koristiti i kako ga pronalazite?
- Koje su razlike između Federated Learning, Edge Computinga i On-Device Machine Learning?
- Kako pripremiti i očistiti podatke prije treninga?
- Koji su specifični početni zadaci i aktivnosti u projektu mašinskog učenja?
- Koja su osnovna pravila za usvajanje specifične strategije i modela mašinskog učenja?
- Koji parametri ukazuju da je vrijeme za prelazak s linearnog modela na duboko učenje?
- Koja verzija Pythona bi bila najbolja za instaliranje TensorFlow-a kako bi se izbjegli problemi s nedostupnom TF distribucijom?
- Šta je duboka neuronska mreža?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning